COCO 數據集（全稱爲 Common Objects in Context）目前最常用於圖像檢測定位的數據集，是一個新的圖像識別、分割、和字幕數據集，其對於圖像的標註信息不僅有類別、位置信息，還有對圖像的語義文本描述。 本資源提供coco 2017下載資源網盤鏈接，如果失效可以根據文件中郵箱地址諮詢。 一言以蔽之, API 的作用是提取標註文件中的信息, 使其分別用於各自的場景, 比如圖像檢測使用的邊界框參數, 圖像分割使用的 coco172025 mask 參數, 人體姿態檢測使用的關節點參數等. 與YOLOV5文件夾分開放置，如下圖所示： COCO數據集內部的文件夾如下圖： 3.
- 爲了清楚地顯示數據格式的層次性, 同時爲了不至於列出全部條目, 在保留內容的完整性的基礎上刪除了相似的條目.
- 一言以蔽之, API 的作用是提取標註文件中的信息, 使其分別用於各自的場景, 比如圖像檢測使用的邊界框參數, 圖像分割使用的 mask 參數, 人體姿態檢測使用的關節點參數等.
- “keypoints”是長度爲3K的數組，K是對某類定義的關鍵點總數，這裏人體的keypoint就是17個.位置爲，關鍵點可見性v.
- 標籤文件標記了每個segmentation+bounding box的精確座標，其精度均爲小數點後兩位。
- 其中有一個id字段，代表的是圖片的id，每一張圖片具有唯一的一個獨特的id。
- 根據官網的介紹，它主要有以下的幾種特性： Object Segmentation：目標分割 Recognition in Context：圖像情景識別 Superpixe…
標籤文件標記了每個segmentation+bounding box的精確座標，其精度均爲小數點後兩位。 爲了清楚地顯示數據格式的層次性, 同時爲了不至於列出全部條目, coco17 coco17 在保留內容的完整性的基礎上刪除了相似的條目. 其中有一個id字段，代表的是圖片的id，每一張圖片具有唯一的一個獨特的id。 “keypoints”是長度爲3K的數組，K是對某類定義的關鍵點總數，這裏人體的keypoint就是17個.位置爲，關鍵點可見性v.
這篇文章是我研究生階段入學期間學習所記，主要供自己使用，結合了論文原作，中間借鑑的一些b站的視頻以及他人博客的解釋，會在文章末尾貼出鏈接。 目錄 COCO數據集的介紹 COCO數據集標註格式 COCO數據集的介紹 COCO數據集是微軟公司出資標註的數據集，主要用於目標檢測、分割和圖像描述。 根據官網的介紹，它主要有以下的幾種特性： Object Segmentation：目標分割 Recognition in coco172025 Context：圖像情景識別 Superpixe…
- Train2017.cache 與 val2017.cache 是 YOLOV5運行後篩選數據後產生的緩.
- Images文件夾下的內容如下： 4.1 train2017文件夾下爲圖片，val2017文件夾下也爲圖片，內容如下： 5.
- COCO 數據集（全稱爲 Common Objects in Context）目前最常用於圖像檢測定位的數據集，是一個新的圖像識別、分割、和字幕數據集，其對於圖像的標註信息不僅有類別、位置信息，還有對圖像的語義文本描述。
- 本資源提供coco 2017下載資源網盤鏈接，如果失效可以根據文件中郵箱地址諮詢。
Images文件夾下的內容如下： 4.1 coco17 train2017文件夾下爲圖片，val2017文件夾下也爲圖片，內容如下： 5. Labels文件夾的內容如下： 5.1 train2017 與 val2017文件夾中的內容爲標籤，內容分別如下： 6. Train2017.cache 與 val2017.cache coco17 是 YOLOV5運行後篩選數據後產生的緩. 目前，COCO的keypoints只標註了person category （分類爲人）。